コンテキスト化が
データ活用を次のレベルに

ITデータからOTデータまであらゆるデータをシステムソースから抽出し、統合、データ同士の関連づけ。データサイロを無くし、すべてのデータを単一のクラウドベースのストレージとアクセス場所に統合します。

時系列データを独自のアルゴリズムを用いて最適化し、ミリ秒単位のレイテンシーで迅速に活用・分析が可能です。

デジタル変革を実現するためのデータ管理手法。豊富なリアルタイム産業データにアクセス、管理、および監視するための実際のケースに基づいたアプローチを提供します。

３Dモデル、P＆ID（設計図）、またはその他の視覚データを取り込み、変換し、コンテキスト化することで、複雑なデータの関係性を視覚的に調べることができます。より良いモデルをより早く設計します。

物理学に基づいた機械学習を使用することで、生産性の最適化と予測メンテナンスを可能にします。プロセスシミュレーションからの専門的な知見を使用してより多くのデータを合成することで、例えトレーニングデータが不足していも機械学習の精度向上が可能です。

データパイプラインのさまざまなステップでデータ品質の問題を特定、プロファイリング、および解決します。複数のデータ取り込みポイントから、データ管理、データのコンテキスト化、および継続的な監視に至るまで、安全重視の環境で高品質のデータを継続的に使用することができます。

ビジネスシチズンデベロッパーがノンコードまたはローコード開発を行うことで、基幹業務のデータを用いたWebベースのアプリケーションを構築できます。その結果、運用におけるスケーラビリティが向上し、アプリ開発や仮説検証をエンジニアでなくとも行うことができます。

データ共有を細かく設定することができます。パートナーやサプライヤーなどデータを必要とする全ての人に共有できると同時に、必要のない人からデータを安全に保ちます。

AIを活用して、データ入力、モデル、ビジュアライゼーション、通知構成の最適な組み合わせを構築します。データサイエンスワークフローの主要なステップの大部分を自動化します。シチズンデータサイエンティストやデータサイエンティストが効率的に課題を解決し、大きな価値を生み出すことを支援します。